強化学習のための人間フィードバック空間のマッピング（Mapping out the Space of Human Feedback for Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下に「RLHFを活用すべきだ」と言われて困っているのですが、正直言って強化学習とかフィードバックの話は分かりにくくて…。これって要するに、人の声をどう機械に反映させるかを整理した論文、という認識で合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点で
Reinforcement Learning
9567誤検出を能動的に防ぐための敵対的マルチエージェント強化学習（Adversarial Multi-Agent Reinforcement Learning for Proactive False Data Injection Detection）
田中専務拓海さん、最近部下から「監視装置が偽データで騙されるかもしれない」と聞いて不安になりました。論文を読んだら良いと言われたが、何から手を付ければ良いのか分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください。今回の論文は、発電や電力網で使う監視データに混ぜられる
粗から細への行動列Qネットワーク（Coarse-to-fine Q-Network with Action Sequence for Data-Efficient Robot Learning）
田中専務拓海先生、最近若いエンジニアが『Coarse-to-fine Q-Network』って論文を持ってきて、うちの工場で使えないかと言うんですが、正直私は頭がついていけません。要点をざっくり教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできます
スキルツリー：長期制御タスクのための説明可能なスキルベース深層強化学習（SkillTree: Explainable Skill-Based Deep Reinforcement Learning for Long-Horizon Control Tasks）
田中専務拓海さん、最近の論文で「SkillTree」っていうのが話題らしいと聞きましたが、要するに何が新しいのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！SkillTreeは長い作業を分割して扱いやすくし、意思決定の理由を見える化するアプローチですよ、田中専務。田中専
ビームラインの自動整合を可能にするアクション注意型深層強化学習（Action-Attentive Deep Reinforcement Learning for Autonomous Alignment of Beamlines）
田中専務拓海先生、忙しいところ失礼します。先日部下から「ビームラインの自動化で時間と人手が減る」と聞いたのですが、正直ピンと来ていません。これ、何が変わるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、熟練技術者が手で調整していた微細な光学調整を、AIが段取りよ
デジタルツイン支援ロボットナビゲーション（DT-RaDaR: Digital Twin Assisted Robot Navigation using Differential Ray-Tracing）
田中専務拓海先生、最近現場から「カメラやLiDARを使わないでロボットを動かせないか」という話が出ているのですが、プライバシーの問題で監視系センサーを減らしたいと言うんです。これって実用になるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！プライバシーを守りつつ自律移動を実現する研
銀行の預金金利の決定—メジャー・マイナー衝撃制御平均場ゲームの視点 (Deciding Bank Interest Rates: A Major-Minor Impulse Control Mean-Field Game Perspective)
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。銀行の金利の決め方についての論文があると聞きましたが、うちの資金繰りにも関係しますか。AI導入に投資する価値があるのか、まずそこが知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文は金利を決めるプレイヤー同士の相
UBSOFT：無限に広がる軟らかい環境でのロボット技能学習のためのシミュレーションプラットフォーム (UBSOFT: A Simulation Platform for Robotic Skill Learning in Unbounded Soft Environments)
田中専務拓海さん、最近若手が『UBSOFT』って論文を挙げてきておりまして、柔らかいものを扱うロボットの話だと聞きました。うちの工場で使えるかどうか、まずは要点だけ教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、要点は三つです。まず、UBSOFTは軟らかい素材（
強化学習と共謀、フォークの定理（Reinforcement Learning, Collusion, and the Folk Theorem）
田中専務拓海先生、最近うちの部長たちが「AIが学習すると勝手に価格で手を組むかも」と騒いでおりまして、本当なら投資前に知っておきたいのです。要は、この論文って経営にとってどこが一番まずい点なのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論から言うと、この
軟体ロボットによる動的ペンスピニング（Soft Robotic Dynamic In-Hand Pen Spinning）
田中専務拓海先生、最近若手から「軟体ロボットでペンを高速で回す研究」があると聞きまして、正直ピンと来ないのですが、これはうちの現場にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ 大丈夫、一緒に考えれば必ず見えてきますよ。結論から言うと、これは軟体（ソフト）ロボットの“速い手